ဖုန်းမှာ ကျွန်ုပ်၏ တုံ့ပြန်မှုအချိန်သည် ကွန်ပျူတာထက် ဘာကြောင့် ပိုနှေးသနည်း။

ဤအရာများသည် သင်္ချာဆိုင်ရာ ဥပမာများသာဖြစ်ပြီး ထုတ်ဝေထားသော ဖုန်းနှင့် ဒက်စတော့ နှိုင်းယှဉ် ပြုပြင်ချက်များ မဟုတ်ပါ။ လှုံ့ဆော်မှုတစ်ခုသည် မျက်နှာပြင် ပြန်လည်ဆန်းသစ်မှုကို စောင့်နိုင်သော်လည်း ၎င်း၏ စုစုပေါင်း ပြသမှု နှောင့်နှေးမှုတွင် ပုံဖော်ခြင်းနှင့် မျက်နှာပြင်ကိုယ်တိုင်လည်း ပါဝင်သည်။ ထည့်သွင်းမှု မှတ်တမ်းတင်ခြင်းသည် သီးခြား လမ်းကြောင်းတစ်ခုကို လိုက်နာသည်။ အွန်လိုင်း ပလက်ဖောင်းများတစ်လျှောက် တိုင်းတာမှုများက တိကျမှုနှင့် ညီညွတ်မှုသည် စက်ပစ္စည်းနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲ ပေါင်းစပ်မှုများအလိုက် ကွဲပြားကြောင်း ပြသသည်။ Anwyl-Irvine et al., 2020 Bridges et al., 2020

ပြသထားသော အချိန်တွင် ဘာများ ပါဝင်သနည်း။

မှတ်တမ်းတင်ထားသော ကြားကာလသည် ဆော့ဖ်ဝဲ ဖြစ်ရပ်များတွင် စတင်ပြီး အဆုံးသတ်သည်။ ၎င်းသည် အရိပ်အမြွက်ကို မြင်ခြင်းနှင့် တုံ့ပြန်မှု ပြုလုပ်ခြင်းကြားရှိ ကြားကာလကို ခန့်မှန်းရန် ရည်ရွယ်ထားသော်လည်း ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဖြစ်ရပ်များသည် ဆော့ဖ်ဝဲ အချိန်တံဆိပ်များ ညွှန်ပြသည်ထက် ပိုမို နောက်ကျ၍ ဖြစ်ပွားနိုင်သည်။ ဓာတ်ခွဲခန်း လေ့လာမှုတစ်ခုက ဤကွာခြားချက်၏ ပမာဏကို သရုပ်ပြသည်- Woods နှင့် လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များက တိုင်းတာထားသော ရိုးရှင်းသော တုံ့ပြန်မှုအချိန် 231 ms နှင့် ၎င်းတို့၏ စက်ပစ္စည်း ပြုပြင်ချက်ပြီးနောက် 213 ms ကို အစီရင်ခံခဲ့သည်။ ၎င်းတို့၏ 18 ms ပြုပြင်ချက်သည် ထို စက်ပစ္စည်းအတွက်ဖြစ်ပြီး သင့်ဖုန်းအတွက် မဟုတ်ပါ။ Woods et al., 2015

မျက်နှာပြင်ကို ထိတွေ့ခြင်း၊ မောက်စ်ကို ကလစ်နှိပ်ခြင်းနှင့် ကီးတစ်ခုကို နှိပ်ခြင်းတို့သည်လည်း မတူညီသော လှုပ်ရှားမှုများ လိုအပ်သည်။ တုံ့ပြန်မှုကို ပြောင်းလဲခြင်းက စာမျက်နှာသည် တူညီနေသည့်တိုင် တာဝန်ကို ပြောင်းလဲစေသည်။ ရွေးချယ်မှု တုံ့ပြန်မှု စမ်းသပ်မှုတစ်ခုက တုံ့ပြန်မှု ရွေးချယ်ခြင်းကို ထပ်လောင်း ထည့်သွင်းထားပြီး ရိုးရှင်းသော အစိမ်းရောင်ကို ထိတွေ့ခြင်း တာဝန်နှင့် တိုက်ရိုက် နှိုင်းယှဉ်၍ မရပါ။ Woods et al., 2015

ပိုမို ချောမွေ့သော ပျမ်းမျှသည် အဘယ်ကြောင့် ပိုမို တိကျသော ပျမ်းမျှ မဟုတ်နိုင်သနည်း

တိကျမှုဆိုသည်မှာ စစ်မှန်သော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ကြားကာလနှင့် နီးကပ်မှုကို ဆိုလိုပြီး ညီညွတ်မှုဆိုသည်မှာ တသမတ်တည်း ဖြစ်နေမှုကို ဆိုလိုသည်။ စက်ပစ္စည်းတစ်ခုသည် တသမတ်တည်း နောက်ကျနေနိုင်ပြီး တည်ငြိမ်သော်လည်း သွေဖည်နေသော ရမှတ်ကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ စမ်းသပ်မှုကို ထပ်ခါထပ်ခါ ပြုလုပ်ခြင်းက ကွဲပြားမှုကို ခန့်မှန်းရန် အထောက်အကူဖြစ်သော်လည်း ပုံသေ ဟာ့ဒ်ဝဲ သွေဖည်မှုကို ဖယ်ရှားပေးခြင်း မရှိပါ။ ထို ကွာခြားချက်သည် စမ်းသပ်မှု အချိန်တိုင်းတာမှု နှိုင်းယှဉ်ချက်များအတွက် အဓိကဖြစ်သည်။ Anwyl-Irvine et al., 2020 Bridges et al., 2020

စက်ပစ္စည်း ပြောင်းလဲသောအခါ အခြား ဘာများ ပြောင်းလဲသနည်း။

မျက်နှာပြင် အရွယ်အစား၊ ကိုယ်ဟန်အနေအထား၊ လက်ချောင်း အနေအထားနှင့် ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်မှုတို့သည် ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့်အတူ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ ထိန်းချုပ်ထားသော လေ့လာမှုတစ်ခုတွင် အစီရင်ခံထားသော အသက်အရွယ် ကွာခြားချက်များကို ဟာ့ဒ်ဝဲကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သော ရမှတ် ကွာခြားချက်သည် ဇီဝဗေဒအရ အိုမင်းရင့်ရော်မှုကို ထင်ဟပ်သည်ဟု ကောက်ချက်ချရန် အသုံးပြု၍ မရပါ။ အခြားသူတစ်ဦး၏ မတူညီသော စက်ပစ္စည်းနှင့် သင့်ကိုယ်သင် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းက ထိုကဲ့သို့သော မရှင်းလင်းမှုကို ထပ်လောင်း ဖြစ်စေသည်။ Woods et al., 2015 Woods et al., 2015

တုံ့ပြန်မှုအချိန် ဖြန့်ဖြူးမှုများတွင် ပုံမှန်မဟုတ်သည့် နှေးကွေးသော တုံ့ပြန်မှုများလည်း ပါဝင်သည်။ ခဏတာ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် တုံ့ပြန်မှု လွတ်သွားခြင်း တစ်ကြိမ်က ပျမ်းမျှကို သိသိသာသာ ရွှေ့ပြောင်းနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ပြင်ပတန်ဖိုး စည်းမျဉ်းများနှင့် ပျမ်းမျှ၊ အလယ်တန်ဖိုး သို့မဟုတ် အမြန်ဆုံး တုံ့ပြန်မှုကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အရေးပါသည်။ စမ်းသပ်ပြီးနောက် အကောင်းဆုံး ပုံပေါက်သော အနှစ်ချုပ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းက နှိုင်းယှဉ်ချက်ကို ယုတ်လျော့စေသည်။ Ratcliff, 1993

သင့်ကိုယ်ပိုင် စမ်းသပ်မှုများကို နှိုင်းယှဉ်ရန် အသုံးဝင်သော နည်းလမ်း

စက်ပစ္စည်းနှင့် ထည့်သွင်းမှု နည်းလမ်းတစ်ခုစီအတွက် သီးခြား မှတ်တမ်းတစ်ခု ထားရှိပါ။ ကြိုးစားမှု အရေအတွက်နှင့် အနှစ်ချုပ် စာရင်းအင်းတို့ အပါအဝင် တူညီသောအရာများကို တူညီသောအရာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ။ ပုံသေ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းကို ထပ်ခါထပ်ခါ ပြုလုပ်ခြင်းသည် စက်ပစ္စည်းများကို တလှည့်စီ ပြောင်းပြီး အငယ်ဆုံး ရမှတ်ကို သိမ်းထားခြင်းထက် ပိုမို အနက်ဖွင့်နိုင်သည်။ စမ်းသပ်ကြိမ်ရေ အရေအတွက်ဆိုင်ရာ စမ်းသပ်လုပ်ငန်းက သင့်လျော်သော ဒေတာ ပမာဏသည် ခန့်မှန်းနေသည့် အရာပေါ်တွင် မူတည်ကြောင်း ပြသသည်။ Miller, 2023

လေ့ကျင့်မှုက ထပ်ခါထပ်ခါ ပြုလုပ်သော သိမှုဆိုင်ရာ တာဝန်များတွင် စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။ ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်မှုက အရေးပါလိမ့်မည်ဟု မျှော်လင့်ခြင်းသည် ကျိုးကြောင်းညီညွတ်သော်လည်း ယေဘုယျ ပြန်လည်စမ်းသပ်မှု မက်တာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုက ဤဘရောက်ဇာ ဂိမ်းအတွက် လေ့ကျင့်မှုကြောင့် ရရှိမည့် အတိအကျ အကျိုးအမြတ်ကို မပြောပြနိုင်ပါ။ စမ်းသပ်မှု နှစ်ခုကြား ကြီးမားသော ကွာခြားချက်ကလည်း ယုံကြည်စိတ်ချရသော တစ်ဦးချင်း စရိုက်လက္ခဏာကို သက်သေမပြနိုင်ပါ။ သိမှုဆိုင်ရာ တာဝန်များ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ခန့်မှန်းခြင်းမဟုတ်ဘဲ တိုင်းတာရမည် ဖြစ်သည်။ Scharfen et al., 2018 Hedge et al., 2017

ထို့ကြောင့် ဖုန်းရလဒ်တိုင်းမှ အတူတူသော နှောင့်နှေးမှုကို နုတ်ခြင်းကဲ့သို့သော သက်သေ အထောက်အထား ခိုင်လုံသည့် စည်းမျဉ်း မရှိပါ။ ချိန်ညှိရန် အမှန်တကယ် ပြသမှုနှင့် ထည့်သွင်းမှုစနစ်ကို တိုင်းတာရန် လိုအပ်သည်။ မျက်နှာပြင် ပြန်လည်ဆန်းသစ်နှုန်း သတ်မှတ်ချက် တစ်ခုတည်းဖြင့် မလုံလောက်ပါ။ Anwyl-Irvine et al., 2020 Bridges et al., 2020